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Wissenspool - Leitfäden/Checklisten - Leitfäden und Checklisten für Data Mining

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SPSS Tipps für Data Mining - Leitfaden für die Planung und Durchführung von Data Mining-Projekten

SPSS GmbH Software


Ein hilfreicher Leitfaden, durch den Sie bei der Planung und Durchführung Ihrer Data Mining-Projekte wertvolle Zeit und Kosten sparen

Sind Sie gerade mit einem Data Mining-Projekt beschäftigt oder planen Sie zum ersten Mal die Durchführung eines Data Mining-Projekts? SPSS-Tipps für Data Mining ist ein hilfreicher Leitfaden für die Planung und Durchführung Ihres Projekts, unabhängig davon, über wie viel Data Mining Know-how Sie bereits verfügen.

Mit den Tipps in diesem Leitfaden sparen Sie Geld, halten den Projektzeitplan ein und erzielen überzeugende, messbare Ergebnisse.

aus dem Inhalt:

  • Einführung
  • Was ist Data Mining?
  • Welche Datentypen werden beim Data Mining verwendet?
  • Data Mining und Predictive Analytics
  • Worin unterscheidet sich Data Mining von OLAP und Reporting?
  • Worin unterscheidet sich Data Mining von Statistik?
  • Warum wird Data Mining durchgeführt?
  • Für welche Geschäftsprobleme eignet sich Data Mining?
  • Wie funktioniert der Data Mining-Prozess?
  • Tipps für Data Mining
  • Vorbereitungen für den Erfolg
  • Phasen des CRISP-DM-Modells
  • Business Understanding
  • Data Understanding
  • Data Preparation
  • Modeling
  • Evaluation
  • Deployment
  • Auswahl eines Data Mining Tools
  • Über SPSS Inc.
  • Was macht SPSS so einzigartig?
  • Produkte von SPSS Inc
  • Glossar

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SPSS GmbH Software

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Data Mining, Business Intelligence, Leitfaden, OLAP

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